面向Agent的Petri网及其应用

为了更好地刻画单个Asent的行为和多Asent间复杂、并行的动态交互,将面向Agent的设计思想与Petri网建模方法相结合,形成了一种面向Agent的Petri网(AOPN)模型.首先给出了面向Agent的Petri网的形式化定义,然后利用Petri网的建模工具,以网上购物背景下买卖双方简单交互为例,对基于面向Agent的Petri网模型的系统建模方法进行了研究和分析,有效地解决了系统结构复杂性的问题.     

基于Petri网的实时多智能体系统建模

给出基于Petri网的实时多Agent系统建模方法，它通过Petri网建立由接口模块、目标模块、计划模块、调度模块、知识库模块、环境模块、内部模块和控制模块组成的实时Agent模型，抽象和清晰地描述出实时Agent内部和外部特征。     

基于面向对象着色Petri网的多Agent系统建模

提出了一种基于面向对象着色Petri网（OOCPN）的多Agent建模方法,与其它建模方法相比,OOCPN可以全面地刻画出Agent的个体行为特征和多Agent间复杂、并行的动态交互,讨论了利用OOCPN进行个体Agent和多Agent间交互协议的建模,并通过对网上智能购物系统的实例分析,展示了OOCPN对多Agent系统的建模能力。     

基于Petri网和systemC的SoC系统描述

针对Petri网自带信息不足、硬件描述能力弱以及systemC无可视性等缺陷,将Petri网与systemC相结合来进行系统级建模。通过分析Petri网和systemC的相似点,建立Petri网和systemC的映射关系,以便于将Petri网描述的系统模型转化为systemC代码。同时,使用层次建模的方法防止状态爆炸。通过以上方式建立系统级模型,描述片上系统（SoC）嵌入式系统软硬件状态,作为可执行的系统级描述。     

面向Agent的Petri网模型及其应用研究

针对多Agent系统分析和建模问题,在Petri网的基础上引入了Agent的特性,提出一种面向Agent的Petri网(AOPN)模型,给出了AOPN的形式化定义.以供应链系统中供应商的选择为例,对基于AOPN模型的系统建模方法进行了研究,为该方法的广泛和深入地应用打下了基础.     

基于多Agent的应急协同Petri网建模及协同检测

针对应急事件处置过程中的多组织协同问题,提出多Agent应急协同的Petri网模型定义,研究Agent内部Petri网基本结构及多Agent的协同交互Petri网建模,并给出了应急协同Petri网模型的协同检测算法。最后以某单位氯气泄漏应急事件处置过程为例,建立了应急协同Petri网模型,并进行协同检测及分析,验证方法有效性和实用性。     

基于着色Petri网的多Agent系统交互协议建模

多Agent系统(Multi-Agent Systems,MAS)中,多个Agent通过交互和协作来完成一系列任务或实现一些目标。Agent之间有效、有序地进行交互是MAS成功运行的关键。文中采用着色Petri网来表示一个多Agent系统。利用着色Petri网,便于描述并发现象和模拟平行系统,除了直观的图形化表示,还具有精确的形式化定义,并且有完善的分析工具。最后对FIPA规范中的FIPA Inform和FIPA Request两个协议进行实例分析,说明如何用着色Petri网进行建模。     

基于Agent技术的复杂适应系统分析与建模

该文简单介绍了霍兰教授提出的复杂适应系统（CAS）理论,概述了agent和多agent系统（MAS）的概念及其特点,重点介绍了基于agent技术的复杂适应系统的分析方法及建模方法,对其特点及相对于传统方法的优势作了比较.对于由多个Agent组成的复杂适应系统,基于Agent技术是一种十分有效的分析工具,它不但能够对复杂适应系统的体系结构进行适当的描述,而且为复杂适应系统演化过程的建模提供了有力的工具.基于Agent技术的分析与建模是探讨复杂适应系统演化的新动向.     

基于面向对象Petri网的煤矿CPS建模

针对煤矿CPS的特点,利用面向对象Petri网对其进行建模.从多Agent系统的角度,建立煤矿CPS的体系架构;建立该体系中各对象内部的子网模型;通过对煤矿CPS的业务流程分析,建立系统对象间的整体模型,描述各对象内部的静态、动态特性以及对象间的交互过程;对所建模型进行系统可靠性分析,分析结果表明,所建立的煤矿CPS模型具有良好的性能.该建模方法可提高系统的可靠性、可维护性和扩展性.     

基于CAS理论的多Agent建模仿真方法研究进展

基于复杂适应系统CAS理论的多Agent建模仿真是近年来复杂系统领域的一个研究热点.本文在简单介绍CAS理论的基础上对基于CAS理论的多Agent建模仿真方法的主要研究内容和研究现状进行分类和描述,最后对该研究领域存在的主要问题和发展趋势进行了分析和总结.     

基于分层时延CPN的轧钢物流系统建模

用户需求的多样性和随机性会导致生产过程物流异常复杂.针对该问题,提出一种基于分层时延着色Petri网(CPN)的轧钢物流系统模型,采用自顶向下的建模方法,利用CPN对轧钢系统中功能相同的设备进行不同着色,从而降低Petri网的规模以及防止系统模型的空间爆炸问题.实验结果表明,该建模方法能真实反映复杂系统的特点,并为其优...     

并发系统建模与运作集成环境中的AGENT机制

计算机网络和计算机群集技术的发展,使分布式计算技术可以充分利用分散的计算资源,改进系统的性能和可靠性。文章采用JAVARMI技术实现分布式对象,把计算性任务构造成可移动的Agent,通过Agent的自主迁移完成分布式计算,在原有的基于面向对象PETRI并发系统建模与运作工具的基础上,实现多AGENT的体系结构,完成分布式的系统建模与运作目标,最终解决企事业过程的复杂系统模拟与运作问题。     

自适应网格计算模型与分析

传统的网格计算框架不能满足计算系统资源多样性和动态性的日益增加。该文构建一个基于Agent的自适应网格计算框架,利用Agent的自治性、主动性,增加系统的自恢复能力,给出一个基于该文描述框架的实例,并且利用时间颜色Petri网建模,通过时间颜色Petri网的仿真工具对其进行仿真,仿真结果证明了自适应网格计算模型的有效性和可行性。     

用于复杂适应系统仿真的Agent免疫学习系统

分析了复杂适应系统（Complex Adaptive System，CAS）仿真中对Agent学习系统的要求以及基于遗传算法的Agent规则学习系统的不足，提出了一种基于改进免疫遗传算法的Agent学习系统，在该算法中将领域知识和经验作为疫苗对规则库中的规则进行免疫按种，并利用混沌变异模型对规则进行变异操作，产生新的规则。最后，结台跨流域调水管理复杂适应系统仿真中的Agent规则学习过程，对Agent的规则学习和演化机制进行了算法验证及实例分析。     

基于工作流网的实时协同系统模拟技术

基于Petri网和工作流的概念，提出一种实时协同系统的形式化模拟与分析技术——逻辑工作流网，逻辑工作流网是抑制弧Petri网和高级Petri网的抽象和扩展，其变迁的输入／输出受逻辑表达式的约束，它与一般工作流网相比，能够在一定程度上缓解状态空间爆炸问题，且便于系统设计人员掌握和使用，该文分析了逻辑工作流网的若干性质及组合网的性质继承问题，并以网上企业销售系统为例，说明逻辑工作流网在实时协同系统模拟分析中的应用。     

基于组合逻辑的故障诊断方法

针对复杂系统故障传播和故障分析的模糊性和不确定性,首先,在逻辑Petri网和模糊Petri网的理论基础上,根据逻辑Petri网的传值不确定性以及模糊Petri网对模糊信息的表示和推理能力的特点,提出模糊逻辑Petri网的概念及推理规则,考虑不同故障源对故障的影响程度,将概率信息引入模糊逻辑Petri网,对故障源赋予置信度,使故障诊断过程更符合实际。其次,利用模糊逻辑Petri网对故障诊断系统进行建模,用模糊逻辑Petri网描述了系统故障状态组合的逻辑关系,并进一步简化了系统模型的表达形式,具有良好的封装性、重构性和可维护性,在一定程度上缓解了状态组合空间爆炸问题。针对故障的传播性,采用可达性分析方法对故障信息的传播路径进行模拟论证,提高了故障诊断效率。最后,通过离心式压缩机故障诊断过程实例分析,验证了该方法的有效性和可行性,提高了故障诊断过程的准确性和高效性。     

神光III控制系统的故障建模与分析

应用混合随机Petri网对神光III控制系统的故障进行了建模,并应用Visobj Net对建立的故障模型进行了仿真分析。网络化控制系统是一个离散和连续相结合的混合动态系统,具有动态、并发及同步等特征;神光III控制系统就是网络化控制技术在武器装备上的一个典型应用;对于复杂系统的建模和分析,Petri网是一个非常有效的工具。Petri网已经被证明是离散事件或异步系统很好的建模和分析工具,混合随机Petri网是Petri网的一个扩展,具有强大的建模功能。仿真结果表明,所建立的模型是正确的。     

一种自适应模糊Petri网及其应用*

模糊Petri网(fuzzy Petri nets, FPN)是基于模糊产生式规则的知识库系统的有力建模工具,但其缺乏较强的自学习能力。在FPN的基础上引入神经网络技术,给出了一种自适应模糊Petri网(adapt fuzzy Petri nets, AFPN)模型。该模型将神经网络中的BP网络算法引入到FPN模型中,对FPN中的权值进行反复的学习训练,避免了依靠人工经验设置带来的不确定性。AFPN具有很强的推理能力和自适应能力,对知识库系统的建立、更新和维护有着重要的意义。     

复杂系统的图模型多智能体协同故障诊断

为解决复杂、不确定系统的故障诊断实时推理问题,提出了基于图模型-多连片贝叶斯网络架构下多智能体协同推理的故障诊断方法。该方法将一个复杂贝叶斯网分割成若干有重叠的贝叶斯子网,使监控网络的单个智能体被抽象为一个拥有局部知识的贝叶斯网,利用成熟的贝叶斯网推理算法可完成智能体的自主推理。随后,通过重叠的子网接口进行多智能体间消息的传播,实现了多智能体协同故障诊断推理。实验结果表明了基于图模型多智能体的协同故障诊断方法的正确性和有效性。     

基于Agent图的三级多Agent系统组织模型

多Agent系统的组织结构是Agent个体之间交互的框架。对分布式多Agent系统的组织方式、协作机制进行了简要讨论,提出了Agent域及Agent图的概念。根据不同Agent之间的地理位置和通信代价,由Agent个体、Agent组及Agent域三级组织结构形成一个Agent图,并借鉴计算机网络的分布式自适应路由选择策略进行多Agent系统的协作组织。分析表明,该模型具有高效、健壮、通信开销较小等优点。